CN117785589B - 一种笔记本电脑灵动触控检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及屏幕触控预测技术领域，具体涉及一种笔记本电脑灵动触控检测方法及系统。该方法包括：采集历史触控信息，卡尔曼滤波分析确定预测触控位置，根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，筛选得到待分析位置，根据每个待分析位置与其他待分析位置间的距离、评价位置的判断必要性和评价位置的方向一致性，确定待分析位置的评价指标，进一步筛选得到目标位置，获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点；根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果。本发明能够对触控的整体特征进行具体分析，避免预测过程的噪声影响，提升触控检测的准确性与可靠性。

Description

一种笔记本电脑灵动触控检测方法及系统

技术领域

本发明涉及屏幕触控预测技术领域，具体涉及一种笔记本电脑灵动触控检测方法及系统。

背景技术

笔记本电脑的灵动触控功能是指用户可以直接用手指或触控笔在屏幕上进行操作，这种方式的操作更加直观和便捷，能够提升用户的交互体验。在进行触控操作时，需要对下一时刻的触控情况进行预测，以实现更加稳定迅速的触控响应。

相关技术中，使用无迹卡尔曼滤波的方式对触控信号进行预测，从而实现对下一时刻的触控检测，这种方式下，在实际预测过程中，可能存在用户操作动作受到各种干扰的情况，导致用户的动作在某一位置产生误差，此时无迹卡尔曼滤波会产生较大的噪声影响范围，影响触控轨迹识别准确性，进而使得触控检测的准确性与可靠性不足。

发明内容

为了解决相关技术中无迹卡尔曼滤波会受到突然异常触控的影响，产生较大的噪声影响范围，影响触控轨迹识别准确性，进而使得触控检测的准确性与可靠性不足的技术问题，本发明提供一种笔记本电脑灵动触控检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出了一种笔记本电脑灵动触控检测方法，方法包括：

采集用户在触摸笔记本电脑屏幕时不同时刻的历史触控信息；根据所有时刻的所述历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定当前时刻后一时刻的至少两个预测触控位置；

将相邻时刻间的位置的间隔作为对应相邻时刻中后一时刻的触控位移距离；根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，确定不同预测触控位置所分别对应的判断必要性；根据所述判断必要性对所述预测触控位置进行筛选，得到待分析位置；

根据所有时刻的历史触控信息获取实际触控方向，根据所述实际触控方向和每一待分析位置所对应的预测方向，确定不同待分析位置的方向一致性；任选一个待分析位置作为评价位置，根据每个评价位置与其他待分析位置间的距离、所述评价位置的判断必要性和所述评价位置的方向一致性，确定所述评价位置的评价指标；

根据每一待分析位置所分别对应的评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点；根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果。

进一步地，所述根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，确定不同预测触控位置所分别对应的判断必要性，包括：

将当前时刻后一时刻的任一预测触控位置作为待判断位置；以待判断位置为基础，确定当前时刻后一时刻的触控位移距离为待判断距离；

以所述待判断距离与所有触控位移距离的最小值的差值为分子，所述触控位移距离的极差为分母，计算得到所述待判断位置的第一位移判断系数；

基于峰度值公式，计算初始时刻至当前时刻后一时刻所有触控位移距离的峰度值作为第二位移判断系数；

计算所述第一位移判断系数和所述第二位移判断系数的乘积的反比例归一化值，得到判断必要性。

进一步地，所述根据所述判断必要性对所述预测触控位置进行筛选，得到待分析位置，包括：

将所述判断必要性大于预设必要性阈值的预测触控位置作为待分析位置。

进一步地，所述根据所述实际触控方向和每一待分析位置所对应的预测方向，确定不同待分析位置的方向一致性，包括：

基于余弦相似度公式，计算实际触控方向与待分析位置所对应的预测方向间的余弦相似度，作为对应待分析位置的方向一致性。

进一步地，所述根据每个评价位置与其他待分析位置间的距离、所述评价位置的判断必要性和所述评价位置的方向一致性，确定所述评价位置的评价指标，包括：

将任一待分析位置与所有其他待分析位置间的距离的均值作为对应待分析位置的均值距离；

以所有待分析位置的均值距离中的最大值与评价位置的均值距离的差值为分子，所有待分析位置的均值距离的极差为分母，计算得到所述评价位置的位置评价系数；

计算所述评价位置的位置评价系数、所述判断必要性和所述方向一致性的乘积归一化值得到所述评价位置的评价指标。

进一步地，所述根据每一待分析位置所分别对应的评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，包括：

将所述评价指标大于预设指标阈值的待分析位置作为目标位置。

进一步地，所述触控信息包括：触控位置横坐标、触控位置纵坐标、触控压力、触控响应时间、触控移动加速度、触控移动速度和触摸面积七个维度，所述获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点，包括：

将每个目标位置对应七个维度的预测触控信息按照固定顺序组成预测触控状态向量，将所述预测触控状态向量作为待滤波点。

进一步地，所述根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果，包括：

将所有目标位置的待滤波点作为sigma点输入至无迹卡尔曼滤波算法，经由无迹卡尔曼滤波算法处理输出当前时刻下一时刻的触控预测状态数据，并将所述触控预测状态数据作为检测结果。

进一步地，所述根据所有时刻的所述历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定当前时刻后一时刻的至少两个预测触控位置，包括：

将同一时刻不同维度的所述历史触控信息进行组合得到历史触控状态向量；

将所有时刻的所述历史触控状态向量输入至无迹卡尔曼滤波器中，经由无迹卡尔曼滤波算法进行卡尔曼滤波分析，得到至少两个原始sigma点，将每一所述原始sigma点所对应的位置信息作为一个预测触控位置，得到至少两个预测触控位置。

本发明还提出一种笔记本电脑灵动触控检测系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述所述一种笔记本电脑灵动触控检测方法的步骤。

本发明具有如下有益效果：

本发明通过对所有时刻的历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定预测触控位置，而后，结合触控位移距离的数值和波动程度，确定每一预测触控位置的判断必要性，从而初次筛选得到待分析位置，初次筛选的过程中考虑到本次触控过程的总体情况，结合各时间点的位移情况和整体的位移波动情况，确定待分析位置，保证待分析位置在整体触控流程内的可信度；而后，根据每个待分析位置与其他待分析位置间的距离、评价位置的判断必要性和待分析位置的方向一致性，确定待分析位置的评价指标，并根据评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，本次筛选则考虑到所有待分析位置的分布情况，使得目标位置的筛选能够清除预测分布中较为离群的位置点，提升目标位置的准确性；获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点；之后，本发明根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果，通过将待滤波点作为卡尔曼滤波中的输入变量，使得能够有效减少噪声位置的影响，提升整体卡尔曼滤波的准确性，同时，能够结合所有时刻的整体触控特征进行具体分析，筛除表现较为异常的预测点，避免突然的异常操作动作干扰导致的预测误差，提升触控检测的准确性与可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种笔记本电脑灵动触控检测方法流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种笔记本电脑灵动触控检测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种笔记本电脑灵动触控检测方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种笔记本电脑灵动触控检测方法流程图，该方法包括：

S101：采集用户在触摸笔记本电脑屏幕时不同时刻的历史触控信息；根据所有时刻的历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定当前时刻后一时刻的至少两个预测触控位置。

在本发明的一些实施例中，触控信息包括：触控位置横坐标、触控位置纵坐标、触控压力、触控响应时间、触控移动加速度、触控移动速度和触摸面积七个维度，历史触控信息也即初始时刻至当前时刻对应每一时刻的触控信息。在本发明的另一些实施例中，触控信息还可以根据实际检测设备进行调整，例如增加多点触控的相关信息等，本发明实施例以触控信息包括对应的七个维度进行具体分析。

本发明的一种具体应用场景为，在用户对带有触控功能的笔记本电脑屏幕进行触控时，通过采集用户在多个时刻中每个时刻对应触摸笔记本电脑屏幕的触控位置数据、速度数据、加速度数据、压力数据、触控面积数据等多种数据，并将其共同作为历史触控信息，而后，对历史触控信息进行具体数据分析处理，以根据历史触控信息实现对下一时刻触控的预测。

可以理解的是，相关技术中使用卡尔曼滤波算法实现下一时刻触控的预测，这种方式下，由于用户可能会产生突然异常的操作情况，例如在滑屏时突然进行点击操作，这种方式下，使用无迹卡尔曼滤波过程中会产生较大的预测位置范围，较大的预测位置范围也即对应更大的噪声影响范围，对预测过程会产生误差，因此，本发明对卡尔曼滤波所形成的滤波点进行筛选，从而减少误差影响，提升最终预测结果的准确性与可靠性，其具体分析过程参见后续实施例。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据所有时刻的历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定当前时刻后一时刻的至少两个预测触控位置，包括：将同一时刻不同维度的历史触控信息进行组合得到历史触控状态向量；将所有时刻的历史触控状态向量输入至无迹卡尔曼滤波器中，经由无迹卡尔曼滤波算法进行卡尔曼滤波分析，得到至少两个原始sigma点，将每一原始sigma点所对应的位置信息作为一个预测触控位置，得到至少两个预测触控位置。

本发明实施例中，使用无迹卡尔曼滤波算法对历史触控状态向量进行分析，可以理解的是，无迹卡尔曼滤波算法是本领域所熟知的路径预测算法，本发明实施例将对应同一时刻七个维度的历史触控信息进行组合得到历史触控状态向量，本发明实施例的组合方式可以具体例如为：（触控位置横坐标，触控位置纵坐标，触控压力，触控响应时间，触控移动加速度，触控移动速度，触摸面积），也即将对应的数据组成七维的向量数据，当然，在本发明的另一些实施例中，也可以使用多种其他任意可能的组合方式，对此不做限制。

本发明实施例中，通过无迹卡尔曼滤波算法处理得到原始sigma点，由于原始sigma点中具有噪声相关的点，从而影响后续的预测分析，因此，本发明实施例中对原始sigma点进行筛选；本发明实施例根据不同原始sigma点对应触控位置相关的信息进行具体分析，也即将每一原始sigma点所对应的位置信息作为一个预测触控位置，得到至少两个预测触控位置。

S102：将相邻时刻间的位置的间隔作为对应相邻时刻中后一时刻的触控位移距离；根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，确定不同预测触控位置所分别对应的判断必要性；根据判断必要性对预测触控位置进行筛选，得到待分析位置。

本发明实施例中，针对初始时刻至当前时刻的触控位置变化进行分析，也即将相邻时刻对应实际触控过程中经过的路径距离作为相邻时刻中后一时刻的触控位移距离，当然，在本发明的另一些实施例中，也可以将触控位置间的欧式距离作为触控位移距离，对此不做限制。其中，初始时刻由于刚开始进行触控，因此，本发明实施例可以将初始时刻的触控位移距离设置为与初始时刻下一时刻相同。

本发明实施例在确定不同时刻的触控位移距离之后，结合每一预测触控位置，对触控过程的整体状态进行分析。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，确定不同预测触控位置所分别对应的判断必要性，包括：将当前时刻后一时刻的任一预测触控位置作为待判断位置；以待判断位置为基础，确定当前时刻后一时刻的触控位移距离为待判断距离；以待判断距离与所有触控位移距离的最小值的差值为分子，触控位移距离的极差为分母，计算得到待判断位置的第一位移判断系数；基于峰度值公式，计算初始时刻至当前时刻后一时刻所有触控位移距离的峰度值作为第二位移判断系数；计算第一位移判断系数和第二位移判断系数的乘积的反比例归一化值，得到判断必要性。

在本发明的一个实施例中，归一化处理可以具体例如为最大最小值归一化处理，并且，后续步骤中的归一化均可以采用最大最小值归一化处理，在本发明的其他实施例中可以根据数值具体范围选择其他归一化方法，对此不再赘述。

其中，判断必要性的计算公式可以具体例如为：

式中，表示待判断位置的判断必要性，将当前时刻后一时刻作为第t个时刻，/>为待判断位置所对应当前时刻后一时刻的触控位移距离，/>表示所有触控位移距离的最小值，/>表示第L个时刻的触控位移距离，L属于[1，t]，/>表示所有触控位移距离的最大值，/>表示所有触控位移距离的极差，i表示初始时刻至当前时刻后一时刻对应时刻的索引，/>表示第i个时刻的触控位移距离，/>表示所有时刻的触控位移距离的均值，/>表示所有时刻的触控位移距离的标准差。

本发明实施例中，表示待判断位置的第一位移判断系数，该数值表征对应预测结果在整体的显著程度，第一位移判断系数越大，表示对应的/>在整段触控路径中更加位移距离更长，反映了用户可能在两时刻间进行了更大幅度的触控位移，不符合正常的触控逻辑，因此，第一位移判断系数越大，表明对应的预测结果越不符合正常的触控逻辑，对应判断必要性越小。

本发明实施例中，表示待判断位置的第二位移判断系数，也即初始时刻至当前时刻后一时刻所有触控位移距离的峰度值，通过峰度值来表征初始时刻至当前时刻后一时刻的波动情况，当路径中各距离相对距离均值产生较大偏离时，代表了用户对当前触控路径的绘制动作不标准，可能受到一定干扰情况影响用户的绘制动作，因此在筛选过程中需要设置更为严格的筛选条件，以保证整体的可靠性，则对应第二位移判断系数越大，判断必要性越小。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据判断必要性对预测触控位置进行筛选，得到待分析位置，包括：将判断必要性大于预设必要性阈值的预测触控位置作为待分析位置。

其中，预设必要性阈值，为判断必要性的门限值，可选地，预设必要性阈值可以具体例如为0.8，在本发明实施例中，将判断必要性大于0.8的预测触控位置作为待分析位置。当然，在本发明的另一些实施例中，预设必要性阈值还可以根据实际检测需求进行调整，以实现对预测触控位置的初步筛选。

S103：根据所有时刻的历史触控信息获取实际触控方向，根据实际触控方向和每一待分析位置所对应的预测方向，确定不同待分析位置的方向一致性；任选一个待分析位置作为评价位置，根据每个评价位置与其他待分析位置间的距离、评价位置的判断必要性和评价位置的方向一致性，确定评价位置的评价指标。

由于大部分的触控过程均具有对应的主方向，因此，本发明实施例中，从历史触控信息中获取每一时刻的触控位置的变化，从而确定触控过程的主方向作为实际触控方向。主方向的分析过程为本领域所熟知的技术，对此不作进一步赘述与限定。

本发明实施例中，将当前时刻的位置至待分析位置对应的方向作为预测方向，也即预测得到的下一时刻的触控方向。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据实际触控方向和每一待分析位置所对应的预测方向，确定不同待分析位置的方向一致性，包括：基于余弦相似度公式，计算实际触控方向与待分析位置所对应的预测方向间的余弦相似度，作为对应待分析位置的方向一致性。

可以理解的是，使用余弦相似度公式计算得到余弦相似度，在余弦相似度越大时，表示对应的实际触控方向与预测方向越一致，也即越符合正常的触控逻辑，因此，本发明将余弦相似度作为对应待分析位置的方向一致性。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据每个评价位置与其他待分析位置间的距离、评价位置的判断必要性和评价位置的方向一致性，确定评价位置的评价指标，包括：将任一待分析位置与所有其他待分析位置间的距离的均值作为对应待分析位置的均值距离；以所有待分析位置的均值距离中的最大值与评价位置的均值距离的差值为分子，所有待分析位置的均值距离的极差为分母，计算得到评价位置的位置评价系数；计算评价位置的位置评价系数、判断必要性和方向一致性的乘积归一化值得到评价位置的评价指标。

本发明实施例中，将任一待分析位置与所有其他待分析位置间的距离的均值作为对应待分析位置的均值距离，在均值距离越大时，表征对应的待分析位置分布越异常，因此，本发明实施例根据所有待分析位置的均值距离对评价位置的异常情况进行分析。

本发明实施例中，通过计算不同待分析位置间距离，而待分析位置为对应预测得到的下一时刻的位置。本实施例使用位置评价系数对每个待分析位置进行具体分析，以所有待分析位置的均值距离中的最大值与评价位置的均值距离的差值为分子，所有待分析位置的均值距离的极差为分母，计算得到评价位置的位置评价系数，位置评价系数的数值越大，表征对应的待分析位置的均值距离中的最大值与评价位置的均值距离的差值越大，该评价位置的均值距离相对越小，也即对应的评价位置的越可能为准确的预测位置。

在确定位置评价系数之后，可以结合位置评价系数、判断必要性和方向一致性实现评价指标的获取，也即计算评价位置的位置评价系数、判断必要性和方向一致性的乘积归一化值得到评价位置的评价指标，由于判断必要性越大，表示对应的评价位置作为触控预测下一位置越符合正常的触控逻辑；位置评价系数越大，表示对应的评价位置的均值距离相对越小，也即对应的评价位置的越可能为准确的预测位置，而方向一致性进一步表征预测的评价为止的方向与当前时刻触控位移方向越一致，由此，计算得到的评价指标越大，表示对应的评价为止越可能为准确的触控位置。

S104：根据每一待分析位置所分别对应的评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点；根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果。

本发明根据评价指标对所有待分析位置进行筛选。进一步地，在本发明的一些实施例中，根据每一待分析位置所分别对应的评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，包括：将评价指标大于预设指标阈值的待分析位置作为目标位置。

其中，预设指标阈值，为评价指标的门限值，本发明实施例的预设指标阈值可以具体设置为0.5，也即是说，将评价指标大于0.5的待分析位置作为目标位置。

本发明实施例中，由于触控过程中的变化较为复杂，因此，本发明提取得到目标位置，消除噪声和各类异常特征的预测触控位置，从而保证根据所有目标位置进行检测分析时的准确性与可靠性。

进一步地，在本发明的一些实施例中，获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点，包括：将每个目标位置对应七个维度的预测触控信息按照固定顺序组成预测触控状态向量，将预测触控状态向量作为待滤波点。

可以理解的是，由于在本发明实施例中的触控信息包括：触控位置横坐标、触控位置纵坐标、触控压力、触控响应时间、触控移动加速度、触控移动速度和触摸面积七个维度，因此，将对应的七个维度预测触控信息按照固定顺序组成预测触控状态向量，该预测触控状态向量与步骤S101中的历史触控状态向量相类似，也即对应的固定顺序为：（触控位置横坐标，触控位置纵坐标，触控压力，触控响应时间，触控移动加速度，触控移动速度，触摸面积）。

其中，待滤波点，也即无迹卡尔曼滤波处理过程中的sigma点，进一步地，在本发明的一些实施例中，根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果，包括：将所有目标位置的待滤波点作为sigma点输入至无迹卡尔曼滤波算法，经由无迹卡尔曼滤波算法处理输出当前时刻下一时刻的触控预测状态数据，并将触控预测状态数据作为检测结果。

本发明实施例中，通过将待滤波点作为sigma点输入至无迹卡尔曼滤波算法，相较于步骤S101中获取的原始sigma点，待滤波点为对原始sigma点的筛选，从而有效筛除位置分布异常且不符合实际触控情况的原始sigma点，得到待滤波点。将待滤波点输入至无迹卡尔曼滤波算法，经由无迹卡尔曼滤波算法处理输出当前时刻下一时刻的触控预测状态数据，并将触控预测状态数据作为检测结果，其检测结果即为当前时刻下一时刻的最终预测的触控信息。

本发明通过对所有时刻的历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定预测触控位置，而后，结合触控位移距离的数值和波动程度，确定每一预测触控位置的判断必要性，从而初次筛选得到待分析位置，初次筛选的过程中考虑到本次触控过程的总体情况，结合各时间点的位移情况和整体的位移波动情况，确定待分析位置，保证待分析位置在整体触控流程内的可信度；而后，根据每个待分析位置与其他待分析位置间的距离、评价位置的判断必要性和待分析位置的方向一致性，确定待分析位置的评价指标，并根据评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，本次筛选则考虑到所有待分析位置的分布情况，使得目标位置的筛选能够清除预测分布中较为离群的位置点，提升目标位置的准确性；获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点；之后，本发明根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果，通过将待滤波点作为卡尔曼滤波中的输入变量，使得能够有效减少噪声位置的影响，提升整体卡尔曼滤波的准确性，同时，能够结合所有时刻的整体触控特征进行具体分析，筛除表现较为异常的预测点，避免突然的异常操作动作干扰导致的预测误差，提升触控检测的准确性与可靠性。

本发明还提出了一种笔记本电脑灵动触控检测系统，系统包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现前述所述一种笔记本电脑灵动触控检测方法的步骤。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

Claims (10)

1.一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用户在触摸笔记本电脑屏幕时不同时刻的历史触控信息；根据所有时刻的所述历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定当前时刻后一时刻的至少两个预测触控位置；

将相邻时刻间的位置的间隔作为对应相邻时刻中后一时刻的触控位移距离；根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，确定不同预测触控位置所分别对应的判断必要性；根据所述判断必要性对所述预测触控位置进行筛选，得到待分析位置；

根据所有时刻的历史触控信息获取实际触控方向，根据所述实际触控方向和每一待分析位置所对应的预测方向，确定不同待分析位置的方向一致性；任选一个待分析位置作为评价位置，根据每个评价位置与其他待分析位置间的距离、所述评价位置的判断必要性和所述评价位置的方向一致性，确定所述评价位置的评价指标；

根据每一待分析位置所分别对应的评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点；根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果。

2.如权利要求1所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据初始时刻至当前时刻后一时刻间每一时刻的触控位移距离的数值和波动程度，确定不同预测触控位置所分别对应的判断必要性，包括：

将当前时刻后一时刻的任一预测触控位置作为待判断位置；以待判断位置为基础，确定当前时刻后一时刻的触控位移距离为待判断距离；

以所述待判断距离与所有触控位移距离的最小值的差值为分子，所述触控位移距离的极差为分母，计算得到所述待判断位置的第一位移判断系数；

基于峰度值公式，计算初始时刻至当前时刻后一时刻所有触控位移距离的峰度值作为第二位移判断系数；

计算所述第一位移判断系数和所述第二位移判断系数的乘积的反比例归一化值，得到判断必要性。

3.如权利要求2所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据所述判断必要性对所述预测触控位置进行筛选，得到待分析位置，包括：

将所述判断必要性大于预设必要性阈值的预测触控位置作为待分析位置。

4.如权利要求1所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据所述实际触控方向和每一待分析位置所对应的预测方向，确定不同待分析位置的方向一致性，包括：

基于余弦相似度公式，计算实际触控方向与待分析位置所对应的预测方向间的余弦相似度，作为对应待分析位置的方向一致性。

5.如权利要求1所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据每个评价位置与其他待分析位置间的距离、所述评价位置的判断必要性和所述评价位置的方向一致性，确定所述评价位置的评价指标，包括：

将任一待分析位置与所有其他待分析位置间的距离的均值作为对应待分析位置的均值距离；

以所有待分析位置的均值距离中的最大值与评价位置的均值距离的差值为分子，所有待分析位置的均值距离的极差为分母，计算得到所述评价位置的位置评价系数；

计算所述评价位置的位置评价系数、所述判断必要性和所述方向一致性的乘积归一化值得到所述评价位置的评价指标。

6.如权利要求5所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据每一待分析位置所分别对应的评价指标对所有待分析位置进行进一步筛选，得到目标位置，包括：

将所述评价指标大于预设指标阈值的待分析位置作为目标位置。

7.如权利要求1所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述触控信息包括：触控位置横坐标、触控位置纵坐标、触控压力、触控响应时间、触控移动加速度、触控移动速度和触摸面积七个维度，所述获取每一目标位置所分别对应的预测触控信息组合得到每一目标位置的待滤波点，包括：

将每个目标位置对应七个维度的预测触控信息按照固定顺序组成预测触控状态向量，将所述预测触控状态向量作为待滤波点。

8.如权利要求1所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据所有目标位置的待滤波点进行卡尔曼滤波确定检测结果，包括：

将所有目标位置的待滤波点作为sigma点输入至无迹卡尔曼滤波算法，经由无迹卡尔曼滤波算法处理输出当前时刻下一时刻的触控预测状态数据，并将所述触控预测状态数据作为检测结果。

9.如权利要求7所述的一种笔记本电脑灵动触控检测方法，其特征在于，所述根据所有时刻的所述历史触控信息进行卡尔曼滤波分析，确定当前时刻后一时刻的至少两个预测触控位置，包括：

将同一时刻不同维度的所述历史触控信息进行组合得到历史触控状态向量；

将所有时刻的所述历史触控状态向量输入至无迹卡尔曼滤波器中，经由无迹卡尔曼滤波算法进行卡尔曼滤波分析，得到至少两个原始sigma点，将每一所述原始sigma点所对应的位置信息作为一个预测触控位置，得到至少两个预测触控位置。

10.一种笔记本电脑灵动触控检测系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~9任意一项所述一种笔记本电脑灵动触控检测方法的步骤。